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企业中的代理人工智能第 2 部分：角色指导
这是 AWS Generative AI 创新中心的两部分系列的第二部分。在第二部分中，我们直接与领导人对话，他们必须将这一共同基础转化为行动。每个角色都有一组不同的责任、风险和杠杆点。无论您拥有损益表、运行企业架构、领导安全、管理数据还是管理合规性，本节都是用您的工作语言编写的，因为这就是代理人工智能成功或悄然消亡的地方。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这是 AWS Generative AI 创新中心的两部分系列的第二部分。如果您错过了第一部分，请参阅操作代理人工智能第 1 部分：利益相关者指南。
代理人工智能的最大障碍不是技术，而是运营模式。在第一部分中，我们确定，从代理人身上产生真正价值的组织具有三个共同特征：他们精确地定义工作细节，他们刻意限制自主权，他们将改进视为一种持续的习惯而不是一次性的项目。我们还介绍了真正“代理型”工作的四个要素：明确的开始和结束、跨工具的判断、可观察和可衡量的成功以及安全的失败模式。如果没有这些基础，即使是最复杂的代理也会在实验室中停滞不前。
现在更难的问题来了：谁让它发挥作用，如何发挥作用？
在第二部分中，我们直接与必须将共同基础转化为行动的领导人对话。每个角色都有一组不同的责任、风险和杠杆点。无论您拥有损益表、运行企业架构、领导安全、管理数据还是管理合规性，本节都是用您的工作语言编写的，因为这就是代理人工智能成功或悄然消亡的地方。
第二部分 – 角色指导
对于业务线所有者：让代理负责您的 KPI。
如果您拥有损益表，您就不需要其他技术玩具。您需要更少的开放票据、更少的现金转换周期天数、更少的废弃购物车、更少的合规例外情况。仅当代理可以直接与这些数字绑定时，它才有用。
第一步是为代理编写工作描述，就像为新员工编写工作描述一样。 “该代理接收入站 X，检查 Y，执行 Z，完成后将其移交给该团队。”包括“完成”在您的运营术语中的含义：响应时间、质量阈值、升级触发器和面向客户的承诺。